Multitask Prompted Training Enables Zero-Shot Task Generalization

• 类型：arxiv
• 标识：2110.08207
• 链接：https://arxiv.org/abs/2110.08207
• 主题：llm-infra
• 主分类：engineering
• 形态：method
• 被引：2048
• 被引来源：Semantic Scholar
• S2被引：2048
• OpenAlex被引：562
• 影响力被引：154
• TLDR：A system for easily mapping any natural language tasks into a human-readable prompted form and fine-tune a pretrained encoder-decoder model on this multitask mixture covering a wide variety of tasks.
• OpenAlex ID：W3205068155
• OpenAlex DOI：10.48550/arxiv.2110.08207
• DOI：10.48550/arxiv.2110.08207
• DOI来源：OpenAlex
• 开放获取：green
• 开放获取链接：https://arxiv.org/pdf/2110.08207
• OpenAlex更新：2026-07-31
• 待LLM分类：否
• 标题中文：多任务提示训练实现零样本任务泛化
• TLDR中文：一个能够将任意自然语言任务轻松映射为人类可读 prompt 形式的系统，并在覆盖多种任务的多任务混合数据上对预训练 encoder-decoder 模型进行微调。
• 来源文件：
• [OpenAlex discover]
• [S2 enrich]